校招笔试算法练习-01

2024-08-22 14:12
文章标签 算法 笔试 练习 01 校招

本文主要是介绍校招笔试算法练习-01,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

第一题数学找规律、第二题也是掺杂一些数学的模拟、第三题是动态规划。整体题目代码量不大,但是比较灵活,考验思维的敏捷度。


一、下雪

题目描述

村子里有一些桩子,从左到右高度依次为1,1+2,1+2+3,…,每两颗桩子之间的间隔为1。

现在下了一场大雪,但是不知道雪下了多厚,现在给你两个数字,这是雪后某相邻两个桩子在雪面的高度,请你通过这两个数字计算雪的厚度。

输入描述

第一行输入两个整数a,ba,b

1≤a<b≤5∗1051≤a<b≤5∗10​5​​

输出描述

一个整数代表答案,保证答案存在

样例

输入

8 13

输出

2

说明

高度依次是1,3,6,10,15,.给出的是第4个和第5个子雪面上的高度所以雪的厚度是2

输入

10 15

输出

0

题目分析:

两个柱子的高度差是不变的,高度差就是第二个柱子的序号。因此求得第二个柱子的正常高度再减去当前的高度就是雪的厚度

代码:

temp_in = input().split()
a, b = int(temp_in[0]), int(temp_in[1])
d = b-a
result = int(((1+d)*d)/2 - b)
print(result)

二、积木

题目描述

牛牛有一种锯齿状的积木,这种积木比较长,但是每个单位长度的高度是相等的高度为 1 或者 2。

现在牛牛拿出了两块长度分别为n和 m 的积木,她现在想把这两块积木拼接在起,即使中间有空隙也没有关系。

但是拼接后的积木的高度要不超过 3,请你帮助牛牛计算在满足这个前提下拼接后的积木的长度最短可以是多少。

输入描述

第一行给出两个正整数 n,m,代表第一块和第二块积木的长度

第二行给出 n 个数字代表第一块积木每个单位的高度

第三行给出 m 个数字代表第二块积木每个单位的高度 1≤n,m≤10001≤n,m≤1000

输出描述

一个整数,表示拼接后的积木的最短长度

样例

输入

7 10
2212112
2112112112

输出

10

输入

3 2
222
22

输出

5

题目分析:

两个积木拼接起来的最大长度是m+n,核心思想是不可以在同一个位置同时出现‘2’。

实现方案是先记录两个字符串中所有'2'的索引为m_2,n_2;我们保持积木n不动,移动m来拼接积木,构建一个record数组,用来存储积木m的头元素可以存在的位置。根据m_2和n_2中的索引,我们可以计算出积木m的头不可以出现的位置,我们将这些位置刨除。最后计算每种情况的拼接长度,保存最小值即可。

但这里存在一个问题,因为该题的背景描述为拼积木,那么默认积木是可以随机翻转的,因此我的代码中包含了翻转的过程。但是实际测评中好像是不翻转(即,翻转代码会导致测评不满分)

代码:

temp_in = input().split()
n, m = int(temp_in[0]), int(temp_in[1])
s_n = input().split()[0]
s_m = input().split()[0]def calc(n, m, s_n, s_m):result = m+nm_2 = [idx for idx, c in enumerate(s_m) if c == '2']for i in range(2):# 积木n 正向/反向 两种情况if i == 1:s_n = s_n[::-1]n_2 = [idx for idx, c in enumerate(s_n) if c == '2']# 构造一个m+n+1的空间用来存储本次可以成功拼接的情况# 字符串n不动,只移动m,记录m的第一个字符的位置record = [ _ for _ in range(m+n+1)]for m_i in m_2:for n_i in n_2:temp_idx = m + n_i - m_irecord[temp_idx] = -1# 计算每种拼接情况的总长度for idx in record:if idx != -1:temp_ans = m+nif idx < m:temp_ans = max(m, m-idx+n)else:temp_ans = max(n, idx)if temp_ans < result:result = temp_ans    return result
print(calc(n, m, s_n, s_m))

三、过年

题目描述

牛牛也是要回家过年的呢。

牛牛所在的国家有 n 座城市,m 条有向道路,第 i 条道路由城市ui​​通往城市v​i​​,通行费为 wi​​。

作为一头豪气的牛,希望他回家的花费是一个特殊的数字(例如666元)。具体的说,牛牛希望从城市1移动到城市n,并恰好花费a元。

请你告诉牛牛,他有多少种回家的方案?

输入描述

第一行三个整数n,m,a(1≤n≤100,1≤m≤1000,1≤a≤1000),含义如题面所示。 接下来mm行,第ii行三个整数 u_i,v_i, w_i(1 ≤ u_i,v_i \le n,1≤ w_i ≤ a),描述了一条道路。

输出描述

如果牛牛回家的方家数大于等于 20220201种,请你在第一行输出A1l roads lead to Home!,然后在第二行输出回家的方案数对 20220201 取模的结里

否则只需要输出一行一个整数,表示牛牛回家的方案数。

样例

输入

3 6 2
1 2 1
1 2 1
1 2 1
2 3 1
2 3 1
2 3 1

输出

9

说明

从城市一到城市二有3种不同的走法,从城市二到城市三也有3种不同的走法,根据乘法原理我们可以知道,一共有3x3=9种不同的回家方法。

题目分析:

这类计算图中a点到b点有多少种可能性的题目,优先考虑动态规划。本题我们需要考虑一个二维的动态转移数组,dp[i][s],表示到达点i花费为s的方式的数量,这个值如何计算呢?假设我们遍历i的前序节点,其中任一一个节点描述为j,点j到点i的花费为w的路有cnt条,那么我们遍历所有的j和w即可:dp[i][s] = sum(dp[j][s-w]*cnt)。在实际操作中cnt和w可以存在图中,下面代码里我们用了多层dict来描述图的数据结构。

注意:遇到这类题不要上来就dfs或者模拟,通常都不是最优方法,先尝试写一下状态转移方程。

代码:

temp_in = input().split()
n, m, a = int(temp_in[0]), int(temp_in[1]), int(temp_in[2])G = {}
for _ in range(m):try:temp_in = input().split()# 构造Gv, u, w = int(temp_in[0]), int(temp_in[1]), int(temp_in[2])# G[u][v][w]:表示 从 [v] 点指向 [u] 点花费为 [w] 的路的 【数量】if u in G.keys():if v in G[u].keys():if w in G[u][v].keys():G[u][v][w] += 1else:G[u][v][w] = 1else:G[u][v]={w:1}else:G[u] = {v:{w: 1}}except:break# print(G)
# for k in G.keys():
#     print(k, G[k])dp = [ [ 0 for _ in range(a+1)] for _ in range(n+1) ]
dp[1][0] = 1
# 转移方程:dp[i][s] += sum(dp[j][s-w] * G[i][j][w])      sum中需要遍历i的每个前序点j的每种花费
for s in range(1, a+1):for i in range(1, n+1):if i in G.keys():for j in G[i].keys():for w in G[i][j].keys():if s - w >= 0:dp[i][s] += dp[j][s-w]*G[i][j][w]if dp[n][a] >= 20220201:print("All roads lead to Home!")dp[n][a] %= 20220201print(dp[n][a])

这篇关于校招笔试算法练习-01的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1096496

相关文章

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时

如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法

《如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法》文章介绍了Go语言中container/list包实现的双向链表,并探讨了如何使用链表实现LRU缓存,LRU缓存通过维护一个双向... 目录力扣:146. LRU 缓存主要结构 List 和 Element常用方法1. 初始化链表2.

golang字符串匹配算法解读

《golang字符串匹配算法解读》文章介绍了字符串匹配算法的原理,特别是Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法,该算法通过构建模式串的前缀表来减少匹配时的不必要的字符比较,从而提高效率,在... 目录简介KMP实现代码总结简介字符串匹配算法主要用于在一个较长的文本串中查找一个较短的字符串(称为

通俗易懂的Java常见限流算法具体实现

《通俗易懂的Java常见限流算法具体实现》:本文主要介绍Java常见限流算法具体实现的相关资料,包括漏桶算法、令牌桶算法、Nginx限流和Redis+Lua限流的实现原理和具体步骤,并比较了它们的... 目录一、漏桶算法1.漏桶算法的思想和原理2.具体实现二、令牌桶算法1.令牌桶算法流程:2.具体实现2.1

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖